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Kruskal算法是一种用来求解图的最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)的贪心算法。最小生成树是一个无向连通图中的一棵包含图中所有顶点的树,且所有边的权值之和最小。
; D+ G" m% x4 k
6 { h2 i) E3 _8 W4 {! `: C9 b, o# o oKruskal算法的基本思想是:首先将图中的所有边按照权值从小到大进行排序,然后依次将权值最小的边加入到最小生成树中,但要保证加入的边不会构成环。具体步骤如下:
# t5 @& K; [& R
% ]9 W! I! q9 n. N1. 将图中的所有边按照权值从小到大进行排序。; G2 D* w5 [, s* y! z( p3 c {
2. 初始化一个空的最小生成树。7 W( U. l9 l1 D
3. 遍历排序后的边集合,依次取出权值最小的边。
; l, [2 Y) o9 b7 }4. 判断当前边的两个顶点是否在同一个连通分量中(是否会构成环),如果不在同一个连通分量中,则将该边加入到最小生成树中,并将这两个顶点合并为一个连通分量。
9 q* {5 f& ]0 R5. 重复步骤3和步骤4,直到最小生成树中的边数为顶点数减一。
2 s+ G! o {5 Y( m% b
9 D6 s1 H+ l$ i& vKruskal算法的时间复杂度为O(ElogE),其中E为边的数量。该算法适用于稀疏图,即边的数量远小于顶点的数量的情况。
' l: y4 a0 u, D0 J' Q% q. S: R" p+ @& i
总的来说,Kruskal算法是一种简单且高效的求解最小生成树的算法,可以在实际应用中广泛使用。' p' i) C$ i+ |) l( l+ N( Y
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" F8 J0 W$ c8 D6 H7 I3 z. x# q
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